I modelli linguistici di grandi dimensioni, come ChatGPT e Gemini, sono ormai strumenti quotidiani per tante attività: riassumere documenti, fare brainstorming, rispondere alle richieste dei clienti e molto altro. Ma quando serve vera profondità — analisi a più passaggi, sintesi complesse e ricerche articolate — questi strumenti mostrano i loro limiti.
La risposta? Gli AI Research Agent: ibridi che uniscono l’intelligenza conversazionale all’autonomia di navigazione web, integrazione di strumenti, ragionamento multi-step e azioni sequenziali. Non sono chatbot che reagiscono e basta: funzionano piuttosto come assistenti di ricerca junior, metodici e instancabili, capaci di raccogliere dati, analizzarli e sintetizzarli — con energia illimitata, anche se ancora con giudizi a volte discutibili.
Questi agenti, chiamati spesso (e in modo un po’ confusivo) “Deep Research” da diversi player del settore come OpenAI, X.AI, Perplexity o Gemini, stanno già rivoluzionando il modo di fare ricerca professionale.
Un esempio di rilievo è OpenAI Deep Research, basato sul modello o3, pensato per affrontare ricerche complesse. Non è un chatbot che genera testi: è un agente che indaga, impiegando da 5 a 30 minuti per elaborare report dettagliati con citazioni. Tempi lunghi in termini di AI, e costi alti in token, ma in cambio offre profondità e maggiore affidabilità (pur con i limiti tipici delle allucinazioni LLM). Per professionisti, significa ottimizzare flussi di lavoro: dall’analisi di mercato, alla revisione della letteratura, fino alla sintesi di dati normativi, fornendo output completi e verificabili.
Come i professionisti possono usarli
Il vantaggio principale è la produttività. Attività lunghe e complesse diventano chiare e strutturate in poco tempo.
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Esempio finance: un analista che valuta startup nell’energia rinnovabile può evitare maratone su Google e rapporti di mercato. In meno di un’ora, un agente Deep Research gli fornisce un report con metriche chiave, trend e rischi, liberandogli giornate di lavoro.
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Esempio marketing: un manager che lancia un nuovo prodotto può far analizzare feedback, trend e strategie dei competitor per ottenere un quadro sintetico e data-driven, da trasformare subito in decisioni operative.
Questi strumenti accelerano, ma non sostituiscono il giudizio umano: l’esperienza resta fondamentale per validare i risultati.
Perché OpenAI Deep Research spicca
Pur non essendo la prima a lanciare un agente, OpenAI ha oggi l’approccio più avanzato. Grazie a un addestramento mirato con reinforcement learning, il modello è stato ottimizzato per cercare fonti affidabili e completare task complessi. Supporta inoltre documenti, PDF e URL caricati dall’utente, offrendo analisi contestualizzate anche su materiali proprietari.
Il servizio è disponibile per utenti Pro ($200/mese, 120 ricerche al mese), con accesso limitato per Plus e free-tier. È quindi uno strumento premium, pensato per chi vuole davvero un boost di produttività.
Consigli d’uso
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Evitare domande vaghe: fornire prompt dettagliati, file e link utili.
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Specificare il formato desiderato (report, tabelle comparative, ecc.).
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Ottimizzare il prompt anche con un altro LLM, vista la lentezza e il costo.
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Ricordarsi di verificare i risultati: l’agente può sbagliare o trascurare fonti rilevanti.
Una volta avviata la ricerca, l’agente fa domande di chiarimento, poi avvia un ciclo iterativo: cerca, confronta fonti, segue piste, aggiusta il piano, utilizza persino script Python per analisi avanzate. È un approccio molto più vicino a quello di un ricercatore umano che non a un chatbot tradizionale.
Il panorama competitivo
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Google Gemini Deep Research: permette di modificare il piano di ricerca prima dell’esecuzione. Ottimo per ricerche business generali e analisi competitive, ma meno forte nell’analisi profonda. Più veloce (entro 15 min) ed economico.
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xAI Grok-3 DeepSearch: velocissimo e utile per notizie o trend in tempo reale, ma più simile a un aggregatore che a un ricercatore.
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Perplexity Deep Research: bilancia velocità e profondità, utile per fact-checking o ricerche esplorative. Tuttavia, è meno adatto per ragionamenti multi-step complessi.
La scelta dipende da cosa serve: profondità (OpenAI), rapidità (Grok), equilibrio (Perplexity).
Gli AI Research Agent sono strumenti che ampliano la produttività, accelerano i processi e liberano tempo per l’analisi e le decisioni strategiche. Non sono infallibili, ma se affiancati al giudizio professionale possono davvero trasformare il modo di lavorare, portando l’adozione dell’AI e il suo impatto economico a un nuovo livello.